jurnal nominal / volume iii nomor 2 / tahun 2014 … · · 2015-10-16nilai sekarang (present...

JURNAL NOMINAL / VOLUME III NOMOR 2 / TAHUN 2014

25

ANALISIS PENGARUH INDEKS HARGA KONSUMEN, JUMLAH UANG

BEREDAR (M1), KURS RUPIAH, DAN INDEKS S&P 500 TERHADAP INDEKS

HARGA SAHAM GABUNGAN: STUDI EMPIRIS PADA BURSA EFEK INDONESIA

Heriyanto

[email protected]

Ming Chen

[email protected]

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menguji hubungan keseimbangan jangka panjang

antara variabel makroekonomi (yang diproksi dengan variabel indeks harga konsumen,

jumlah uang beredar, kurs rupiah terhadap dollar, dan Indeks S&P 500) dengan indeks harga

saham gabungan (IHSG). Data bulanan variabel makroekonomi dan IHSG selama periode

Januari 2005 – Desember 2013 digunakan untuk pengujian hubungan keseimbangan jangka

panjang. Data penelitian dikumpulkan dengan metode dokumentasi yang terdiri dari variabel

indeks harga konsumen, jumlah uang beredar, kurs rupiah terhadap dollar, Indeks S&P 500,

dan IHSG. Setelah data dikumpulkan, data selanjutnya akan dianalisis dengan menggunakan

analisis regresi berganda. Analisis pengujian residual (dari model regresi berganda) dengan

pendekatan Granger Residual Test digunakan untuk memastikan tidak terjadi spurious

regression (regresi palsu). Selanjutnya, analisis data dengan pengujian Johannsen

Cointegration Test digunakan untuk menguji keberadaan hubungan keseimbangan jangka

panjang antara variabel makroekonomi dan IHSG. Tahap akhir analisis data dilakukan dengan

pengujian vector error correction model (VECM) dan Granger Causality Test yang bertujuan

untuk menguji kemungkinan adanya hubungan biderectional (dua arah) antara variabel

makroekonomi dan IHSG.

Hasil pengujian menggunakan analisis regresi berganda menunjukkan bahwa variabel kurs

rupiah terhadap dollar dan Indeks S&P 500 berpengaruh signifikan terhadap pergerakan

indeks harga saham gabungan, sedangkan variabel indeks harga konsumen dan jumlah uang

beredar tidak berpengaruh signifikan. Hasil pengujian dengan menggunakan Granger

Residual Test menunjukkan bahwa tidak terdapat spurious regression. Sementara itu, hasil

pengujian dengan menggunakan Johannsen Cointegration Test menunjukkan bahwa terdapat

hubungan keseimbangan jangka panjang antara variabel makroekonomi dan IHSG. Terkait

dengan kemungkinan adanya hubungan biderectional antara variabel makroekonomi dan

IHSG, hasil pengujian dengan menggunakan Vector Error Correction Model (VECM) dan

Granger Causality Test menunjukkan bahwa hubungan antara variabel makroekonomi dan

IHSG adalah hubungan satu arah.

Kata Kunci: spurious regression, granger residual test, granger causality test, vector error

correction model.

Abstract: This study aims to test the long term equilibrium association between

macroeconomic variables (which proxied by consumer price index variable, money supply,

rupiah kurs relative to dollar, and S&P 500 index) and composite index (IHSG). Monthly

data of macroeconomic variables and IHSG covers January to December 2013 were used to

test the existence of long term equlibrium association. Research data collected by using

documentation method which involve consumer price index variable, money supply, rupiah

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]


26

kurs relative to dollar, S&P 500 index, and IHSG. After the data has been collected, the data

will be analyzed by using multiple regression analysis. Residual test analysis (from multiple

regression analysis) which aims to ensure that spurious regression does not existence, has

been analyzed by using Granger Residual Test. After that, data analysis by using Johannsen

Cointegration Test was used to test the existence of long term equilibrium association

between macroeconomic variable and IHSG.The last step of data analysis were analyzed by

using vector error correction model (VECM) and Granger Causality Test which aims to test

the possibility existence of biderectional association (two ways)between macroeconomic

variables and IHSG. Result testing by using multiple regression anaylsis show that rupiah

kurs relative to dollar and S&P 500 Index that significantly influence the IHSG movement

while consumer price index variable and money supply does not significantly influence IHSG

movement. Result testing by using Granger Residual Test show that spurious regression does

not existence. Meanwhile, result testing by using Johannsen Cointegration Test show that

long term equilibrium association between macroeconomic variables and IHSG is exist.

Related to the possibility existence of bidirectional association between macroeconomic

variables and IHSG, result testing by using vector error correction model (VECM) and

Granger Causality Test show that the association between macroeconomic variables and

IHSG is one way association.

Keywords: spurious regression, granger residual test, granger causality test, vector error

correction model.

PENDAHULUAN

Latar Belakang Masalah

Penelitian empiris terkait pengaruh

variabel makroekonomi terhadap return

saham telah banyak dilakukan, baik di

pasar modal yang bertumbuh/maju

(developed markets) maupun di pasar

modal yang berkembang (emerging

markets). Beberapa penelitian empiris yang

dilakukan di pasar modal bertumbuh

(developed markets) memberikan bukti

yang cukup kuat terkait dengan

pembuktian bahwa return saham

berfluktuasi seiring dengan perubahan

dalam variabel makroekonomi

(Gunasekarage et.al., 2004). Sehubungan

dengan hasil penelitian tersebut, muncul

dugaan dari beberapa penelitian terkait

dengan keberadaan hubungan yang kuat

antara indeks harga saham

keseluruhan/gabungan (aggregate equity

prices) dan variabel makroekonomi.

Argumen yang mungkin bisa

menjelaskan hasil penelitian di atas adalah

terkait dengan adanya hubungan bahwa

nilai intrinsik dari saham bergantung pada

nilai sekarang (present value) dari dividen

yang akan diterima di masa yang akan

datang, yang merupakan hasil distribusi

dari laba perusahaan. Lebih lanjut,

besarnya laba perusahaan dipengaruhi oleh

aktivitas riil ekonomi. Oleh karena itu,

dengan kata lain dapat disimpulkan bahwa

ada hubungan antara kondisi fundamental

ekonomi (economic fundamentals) dan

harga saham. Penelitian awal terkait


27

dengan topik ini dilakukan oleh Bodie

(1976), Fama dan Schwert (1977), Jaffe

dan Mandelker (1977), Lintner (1973),

Nelson (1976), dan Oudet (1973) yang

menemukan bahwa ada hubungan yang

negatif antara return saham dan perubahan

pada harga secara umum (inflasi). Namun

hasil penelitian ini berbeda dengan

penelitian Fisher (1979) yang merumuskan

hipotesis terdapat hubungan yang positif

antara return yang diharapkan dan tingkat

inflasi yang diharapkan.

Berbeda dengan hasil penelitian di

pasar modal bertumbuh (developed

markets), beberapa penelitian yang

dilakukan di pasar modal berkembang

(emerging markets) kurang memberikan

dukungan secara empiris terkait

pembuktian pengaruh variabel

makroekonomi terhadap return saham

(Gunasekarage et.al., 2004). Penelitian

tersebut diantaranya dilakukan oleh

Harvey (1995) dalam Gunasekarage et.al.

(2004) yang menunjukkan bahwa pengaruh

return pasar modal dunia (world equity

market returns), return atas indeks nilai

tukar mata uang asing, harga minyak,

world industrial production, dan tingkat

inflasi dunia (world inflation rate) tidak

cukup kuat dalam menjelaskan return di

pasar modal berkembang (emerging

markets), serta penelitian Fifield et.al.

(2002) yang menunjukkan bahwa variabel

ekonomi lokal (seperti gross domestic

product, inflasi, money supply, dan suku

bunga) dan variabel ekonomi dunia (seperti

industrial production dan inflasi) hanya

dapat menjelaskan sampai pada tingkat

14,6% atas variasi (fluktuasi) pada return

bulanan dari sampel yang terdiri atas 13

pasar modal berkembang (emerging

markets) untuk periode 1987-1996.

Berdasarkan tinjauan pada teori dan

hasil yang beragam pada penelitian

sebelumnya, maka penelitian ini akan

difokuskan pada pasar modal yang

termasuk dalam emerging markets, yaitu

BEI, dan menggunakan variabel-variabel

makroekonomi yang umumnya digunakan

dalam penelitian sebelumnya, yaitu Indeks

Harga Konsumen (IHK), jumlah uang

beredar (M1), kurs rupiah, dan Indeks S&P

500 untuk menjelaskan pergerakan IHSG

di BEI periode Januari 2005-Desember

2013. Adapun tujuan digunakannya

beberapa variabel makroekonomi dari

penelitian sebelumnya adalah untuk

menguji konsistensi (reliabilitas) hasil

penelitian sebelumnya dengan

menggunakan periode yang relatif cukup

panjang.

Selain itu, penelitian ini juga akan

menguji kestabilan hubungan jangka

panjang (stationarity) antara variabel

makroekonomi dan IHSG untuk

memastikan tidak adanya spurious


28

regression sebagai akibat penggunaan

analisis data secara time series.

Rumusan Masalah Penelitian

Terkait dengan beberapa hal di atas

maka dapat dirumuskan pertanyaan

penelitian sebagai berikut:

1. Bagaimana pengaruh variabel

makroekonomi, yang diproksi dengan

indeks harga konsumen, jumlah uang

yang beredar (M1), kurs rupiah,

Indeks S&P500 terhadap pergerakan

IHSG?

2. Bagaimana hubungan keseimbangan

jangka panjang antara variabel

makroekonomi, yang diproksi dengan


yang beredar (M1), kurs rupiah, dan

Indeks S&P500, dengan pergerakan

IHSG?

Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah yang

telah dinyatakan di atas, maka tujuan dari

penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Menguji secara empiris pengaruh

variabel makroekonomi, yang diproksi

dengan indeks harga konsumen,

jumlah uang yang beredar (M1), kurs

rupiah, Indeks S&P500 terhadap

pergerakan IHSG.

2. Menguji secara empiris hubungan

keseimbangan jangka panjang antara


dengan indeks harga konsumen,


rupiah, Indeks S&P500 dan

pergerakan IHSG.

Manfaat Penelitian

Hasil penelitian ini diharapkan

dapat memberikan manfaat bagi berbagai

pihak, antara lain:

1. Bagi Pemerintah, dapat menjadi

panduan dalam menyusun kebijakan

(terkait dengan penentuan suku bunga,

tingkat inflasi, dan jumlah uang

beredar) untuk mengatur kondisi

perekonomian agar dapat meningkatan

kinerja (pertumbuhan) pasar modal.

Sebaliknya, pemerintah juga dapat

menjadikan kondisi pasar modal

sebagai dasar untuk menyusun

kebijakan ekonomi guna menjaga

kestabilan kondisi perekonomian.

2. Bagi investor, dapat memberikan

informasi tentang variabel-variabel

makroekonomi yang dapat

dipertimbangkan untuk memprediksi

kondisi pasar modal sehingga dapat

diperoleh keputusan investasi yang

tepat.

3. Bagi akademisi, dapat memberikan

informasi yang dapat dijadikan

sebagai bahan referensi untuk

mengembangkan peneletian di masa


29

mendatang terkait dengan topik

hubungan variabel makroekonomi dan

IHSG.

Pengaruh Indeks Harga Konsumen

Terhadap Pergerakan IHSG

Indeks harga konsumen dalam

penelitian ini merupakan proksi dari

tingkat inflasi. Gunasekarage et.al. (2004)

dalam penelitiannya menyatakan bahwa

peningkatan (penurunan) inflasi akan

menurunkan (meningkatkan) daya beli

investor sehingga pada akhirnya akan

mempengaruhi keputusan investasi dari

investor lokal di pasar modal. Nugroho

(2008) dalam penelitiannya juga menduga

bahwa terdapat hubungan antara tingkat

inflasi dan pergerakan IHSG. Namun,

Nugroho (2008) memberikan argumen

dengan perspektif yang sedikit berbeda. Ia

menyatakan bahwa peningkatan tingkat

inflasi akan menyebabkan suku bunga akan

meningkat dan pada akhirnya akan

mengurangi tingkat investasi. Lebih lanjut,

ia berargumen bahwa dalam kondisi inflasi

biasanya pemerintah akan menaikkan suku

bunga untuk mengurangi jumlah uang yang

beredar di masyarakat. Namun kenaikan

suku bunga tersebut akan menyebabkan

investor enggan melakukan investasi

karena bunga pinjaman yang harus

dibayarkan menjadi lebih tinggi.

Akibatnya, pada kondisi ini investor lebih

suka menyimpan dana di bank dan

memperoleh pendapatan dari bunga

tabungan dan pasar saham menjadi kurang

menarik. Kondisi ini menyebabkan harga

saham bereaksi secara negatif, yaitu harga

saham menurun.

Pengaruh Jumlah Uang yang Beredar

(M1) Terhadap Pergerakan IHSG

Gunasekarage et.al. (2004) juga

menggunakan variabel jumlah uang yang

beredar sebagai salah satu proksi dari

variabel makroekonomi yang menjelaskan

pergerakan indeks harga saham pasar. Ia

mengungkapkan bahwa variabel jumlah

uang yang beredar (M1) menyediakan

sebuah ukuran atas tingkat likuiditas

kegiatan perekonomian dan memberikan

indikator bahwa setiap perubahan dalam

jumlah uang yang beredar akan

mempengaruhi keputusan investasi dari

investor. Argumen Gunasekarage et.al.

(2004) ini diperkuat oleh hasil

penelitiannya yang menunjukkan bahwa

dengan menggunakan vector error

correction models (VECM) didapatkan

dukungan atas argumen bahwa nilai lag

dari variabel makroekonomi seperti indeks

harga konsumen, jumlah uang yang

beredar, dan tingkat bunga treasury bill

memiliki pengaruh yang signifikan pada

indeks pasar saham.


30

Sementara itu, Nugroho (2008)

menyatakan bahwa jumlah uang yang

beredar dengan pertumbuhan yang wajar

dapat memberikan pengaruh positif

terhadap kegiatan ekonomi dan pasar

ekuitas dalam jangka pendek. Namun,

lebih lanjut ia menyatakan bahwa

pertumbuhan jumlah uang beredar yang

drastis akan memicu inflasi yang pada

akhirnya memberikan pengaruh negatif

terhadap pasar ekuitas.

Pengaruh Kurs Rupiah Terhadap

Pergerakan IHSG

Gunasekarage et.al. (2004) juga

menggunakan variabel kurs valuta asing

sebagai proksi variabel makroekonomi

untuk menjelaskan pergerakan IHSG.

Lebih lanjut, ia menyatakan bahwa

peningkatan (penurunan) dalam tingkat

kurs valuta membuat pasar modal di

Srilanka menjadi lebih murah (lebih

mahal) bagi investor asing sehingga

fluktuasi pada tingkat kurs valuta asing

akan memiliki dampak pada keputusan

investasi saham dari investor asing.

Sementara itu, Nugroho (2008)

juga menyatakan adanya hubungan

variabel kurs valuta asing dan pergerakan

IHSG. Namun, ia memberikan argumen

yang berbeda terkait hubungan antara

variabel kurs dan IHSG. Ia menyatakan

bahwa bagi investor depresiasi rupiah

terhadap dollar menandakan bahwa

prospek perekonomian Indonesia dalam

keadaan kurang baik. Argumen ini

didasarkan pada pendapat Sunariyah

(2006) yang menyatakan bahwa depresiasi

rupiah dapat terjadi apabila faktor

fundamental perekonomian Indonesia

dalam keadaan tidak baik. Kondisi ini

tentunya menambah risiko bagi investor

apabila melakukan investasi di bursa

saham Indonesia. Lebih lanjut, Jose Rizal

(2007) dalam Nugroho (2008) menyatakan

bahwa investor akan cenderung untuk

menghindari risiko sehingga investor akan

cenderung melakukan aksi jual dan

menunggu hingga situasi perekonomian

dirasakan membaik. Selanjutnya, aksi jual

yang dilakukan investor pada akhirnya

akan mendorong penurunan indeks harga

saham di BEI.

.

Pengaruh Indeks S&P 500 Terhadap

Pergerakan IHSG

Acikalin et. al. (2008)

mengungkapkan bahwa pengaruh

perubahan variabel makroekonomi

terhadap return saham di pasar modal tidak

dapat dipastikan (ditentukan) mengingat

kondisi (karakteristik) ekonomi di tiap

negara berbeda-beda. Acikalin et. al.

(2008) mengungkapkan bahwa sebagian

besar penelitian bahkan mengungkapkan

bahwa variabel global lebih konsisten


31

pengaruhnya terhadap return saham di

pasar modal dibandingkan variabel

makroekonomi domestik (lokal). Argumen

ini sejalan dengan hasil penelitian Abugri

(2008) yang memberikan bukti empiris

bahwa variabel suku bunga treassury bill

dan MSCI World Index (sebagai proksi

atas variabel global) merupakan variabel

yang paling konsisten (arah dan

signifikansi koefisien) mempengaruhi

return pasar modal.

Sementara itu, variabel Indeks S&P

500 digunakan oleh Gunasekarage et.al.

(2004) sebagai proksi variabel

makroekonomi global untuk menjelaskan

pergerakan Indeks Harga Saham di Bursa

Srilanka. Gunasekarage et.al. (2004)

mengungkapkan bahwa banyak literatur

menduga bahwa pasar modal di Amerika

Serikat memberikan pengaruh yang

signifikan pada sebagian besar pasar modal

di dunia. Indeks S&P 500 merupakan salah

satu dari 3 indeks utama di Amerika

Serikat, (dua indeks harga saham lainnya)

yaitu Nasdaq Composite dan Indeks Dow

Jones. Namun, Witjaksono (2010) dalam

penelitiannya menggunakan Indeks Dow

Jones. Berdasarkan pendapat dari

Sunariyah (2006) dalam Witjaksono

(2010), pergerakan Indeks Dow Jones

dapat mempengaruhi pergerakan IHSG di

BEI. Sunariyah (2006) memberikan

argumen bahwa meningkatnya Indeks Dow

Jones memberikan indikator atas kinerja

perekonomian Amerika Serikat yang

mengalami peningkatan. Lebih lanjut ia

menyatakan bahwa sebagai salah satu

negara tujuan ekspor Indonesia,

pertumbuhan ekonomi Amerika Serikat

dapat mendorong pertumbuhan ekonomi

Indonesia melalui kegiatan ekspor maupun

aliran modal masuk, baik investasi

langsung maupun melalui pasar modal.

Gambar 2.1. Kerangka Teoritis Hubungan

Antara Indeks Harga Konsumen, Jumlah

Uang yang Beredar (M1), Kurs Rupiah,

Indeks S&P 500 dan IHSG

Sumber: Gunasekarage et. al. (2004),

Nugroho (2008), dan Witjaksono (2010)

METODE PENELITIAN

Data

Analisis dalam penelitian ini terkait

dengan hubungan atau interaksi antara


Indeks

Harga

Konsumen

Kurs Rupiah

Indeks S&P

500

Jumlah

Uang yang

Beredar

(M1)

IHSG


32

dengan indeks harga konsumen, jumlah

uang yang beredar (M1), kurs rupiah,

Indeks S&P 500, dan IHSG. Adapun data

dalam penelitian ini adalah data bulanan

yang dimulai dari Januari 2005-Desember

2013. Data penelitian ini dimulai dari

Januari 2005 karena tersedianya data (baik

variabel independen dan dependen) sampai

dengan periode Desember 2013.

Definisi Operasional dan Sumber Data

Pengertian mengenai masing-

masing variabel penelitian dan sumber data

penelitian akan ditampilkan pada tabel di

bawah ini:

Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel Penelitian dan Sumber Data Penelitian

No

.

Nama

Variabel

Definisi Operasional Pengukuran Skala Sumber

Data

1 IHSG suatu nilai yang

digunakan untuk

mengukur kinerja

saham yang tercatat

dalam suatu bursa efek

Data bulanan dari periode

Januari 2005- Desember

2013

Rasio www.fina

nce.yahoo.

com

2 Indeks

harga

konsume

n

Angka indeks yang

menggambarkan

perubahan harga barang

dan jasa yang

dikonsumsi oleh

masyarakat secara

umum pada suatu

periode waktu tertentu

dengan periode waktu

yang telah ditetapkan



2013

Rasio www.bps.

go.id

3 Jumlah

uang

yang

beredar

(M1)

Jumlah uang yang

beredar yang

dirumuskan secara

sempit (M1), meliputi

uang kartal dan



2013

Rasio www.bi.g

o.id

http://www.finance.yahoo.com/



http://www.bps.go.id/

http://www.bps.go.id/

http://www.bi.go.id/



33

deposito yang dapat

digunakan sebagai alat

tukar

4 Kurs

rupiah

Kurs mata uang

domestik terhadap mata

uang asing. Pada

penelitian ini

menggunakan US

Dollar karena merujuk

pada literatur

Gunasekarage et.al.

(2004), diduga bahwa

pasar modal Amerika

Serikat mempengaruhi

sebagian besar pasar

modal di dunia.



2013

Rasio www.bi.g

o.id

www.orta

x.org

5 Indeks

S&P 500

sebuah indeks yang

terdiri dari saham 500

perusahaan dengan

modal-besar,

kebanyakan berasal dari

Amerika Serikat.

Indeks S&P 500

merupakan indeks di

bursa Amerika Serikat

yang paling banyak

diperhatikan setelah

Indeks Dow Jones



2013

Rasio www.fina

nce.yahoo.

com

Sumber: Nugroho (2008, hal. 23), Gunasekarage et.al. (2004)



http://www.ortax.org/

http://www.ortax.org/


34

Teknik Analisis Data

Analisis Regresi Berganda

Pemilihan teknik analisis statistik

dalam suatu penelitian pada umumnya

didasarkan pada beberapa hal seperti: tipe

penelitian (deskriptif atau inferensial),

jenis variabel (dependen dan independen),

tingkat pengukuran variabel (nominal,

ordinal, interval, atau rasio), banyaknya

variabel (satu atau lebih dari satu), dan

maksud statistik (kecenderungan memusat,

variabilitas, hubungan korelasi atau

asosiasi, pembandingan, interaksi,

kecocokan, dan sebagainya).

Berdasarkan kriteria pemilihan

teknik analisis statistik di atas, maka

penelitian ini menggunakan teknik analisis

regresi berganda. Alasan pemilihan

tersebut karena beberapa hal seperti:

1. Memiliki 1 variabel dependen (IHSG)

dan lebih dari satu variabel

independen (ada 4 yaitu indeks harga

konsumen, jumlah uang yang beredar,

kurs rupiah, Indeks S&P 500)

2. Baik variabel dependen maupun

variabel independen di atas memiliki

skala rasio

3. Maksud penelitian ini adalah untuk

menguji bentuk hubungan (pengaruh)

kausal dari variabel independen dan

dependen.

Uji Kointegrasi-Johanssen dan

Residual-Granger

Guna memastikan tidak adanya

spurious regression dan untuk melihat

hubungan keseimbangan jangka panjang

antara variabel makroekonomi, yang

diproksi dengan indeks harga konsumen,


rupiah, Indeks S&P 500, dan IHSG. Secara

spesifik, tujuan dari digunakan pengujian

kointegrasi-Johanssen adalah untuk

melihat apakah ada hubungan

keseimbangan jangka panjang antara

variabel makroekonomi dan IHSG,

sedangan pengujian residual-Granger

digunakan untuk melihat apakah nilai

historis (lag) dari variabel makroekonomi

mempengaruhi pergerakan IHSG dan

memastikan tidak adanya spurious

regression.

Tahapan Analisis Data

Melakukan Analisis Regresi Berganda

Mengacu pada penelitian

Witjaksono (2010) dan Nugroho (2008)

yang melakukan pengujian terkait

pengaruh variabel makroekonomi terhadap

indeks harga saham, penelitian ini juga

menggunakan teknik analisis regresi

berganda. Namun, beberapa peneliti

menyatakan bahwa hubungan antar

variabel makroekonomi dan indeks harga

saham merupakan hubungan jangka


35

panjang dan melibatkan hubungan dalam

nilai lag dari masing-masing variabel.

Persamaan umum regresi berganda terkait

dengan pengaruh variabel makroekonomi

terhadap IHSG dirumuskan sebagai

berikut:

Keterangan:

IHSGt : Indeks Harga Saham

Gabungan bulan ke t

IHKt : Indeks Harga Konsumen

bulan ke t

M1t : Jumlah Uang Beredar

Sempit bulan ke t

KRt : Kurs Rupiah bulan ke t

ISP&500t : Indeks S&P500 bulan ke t

α0 : Konstanta

β1=β2=β3=β4 : Koefisien masing-masing

variabel makroekonomi

et : error term bulan ke t

Melakukan Pengujian Stasioneritas

Pengujian dilakukan dengan

menggunakan uji unit root. Menurut

Nachrowi dan Usman (2006) , uji unit root

merupakan pengujian yang sangat populer.

Penelitian ini dikenalkan oleh David

Dickey dan Wayne Fuller. Berdasarkan

model Augmented Dickey-Fuller (ADF)

test, tersedia tiga model yang dapat

digunakan, yaitu dengan intecept dan

trend, hanya intercept, serta tanpa intercept

dan trend. Mengacu pada penelitian

Gunasekarage et.al. (2004) maka

digunakan model dengan intercept saja

serta model intercept dan trend.

Melakukan Pengujian Kointegrasi

Pengujian kointegrasi digunakan

untuk memastikan bahwa model regresi

yang dilakukan bukan merupakan regresi

yang spurious (palsu atau lancung).

Nachrowi dan Usman mengungkapkan

bahwa kadangkala dalam penelitian

dijumpai dua variabel random yang

masing-masing merupakan random walk

(tidak stasioner), tetapi kombinasi linier

antara dua variabel tersebut merupakan

time series yang stasioner. Sebagai indikasi

adanya spurious regrresion, Granger dan

Newold dalam Nachrowi dan Usman

menyatakan bahwa model regresi akan

menghasilkan nilai R2 > statistik Durbin-

Watson. Sementara itu, Hansen dan

Juselius (2002) dalam Gunasekarage et.al.

(2004) menyatakan bahwa untuk

menemukan kointegrasi antar variabel

yang tidak stasioner, setidaknya ada 2

variabel dari semua variabel yang termasuk

dalam sistem kointegrasi, memiliki tingkat

integrasi 1 atau dinyatakan dengan simbol

I(1). Secara umum, dalam ekonometrika,

variabel yang saling berkointegrasi

dikatakan memiliki (dalam kondisi)


36

hubungan keseimbangan jangka panjang

(long-run equilibrium).

Melakukan Pengujian Granger-

Causality

Penelitian terkait dengan

penggunaan variabel makroekonomi pada

umumnya menunjukkan adanya hubungan

timbal balik. Nachrowi dan Usman

mengungkapkan beberapa contoh seperti

hubungan antara nilai kurs rupiah terhadap

dollar dan IHSG, serta hubungan antara

inflasi dan jumlah uang yang beredar.

Terkait dengan hal ini, beberapa penelitian

banyak menggunakan Uji Kausalitas

Granger. Uji ini pada intinya

mengindikasikan apakah suatu variabel

mempunyai hubungan dua arah, atau hanya

satu arah saja. Namun, Nachrowi dan

Usman memberikan penekanan bahwa

pada pengujian kausalitas-Granger yang

diuji adalah pengaruh masa lalu terhadap

kondisi sekarang, sehingga data yang

digunakan adalah data time series.

Melakukan Pengujian VECM

Pada dasarnya pengujian VECM

hampir sama dengan pengujian VAR.

Perbedaannya adalah pengujian VECM

melakukan pengujian dalam bentuk first

difference (perubahan). Adapun langkah

awal dalam melakukan pengujian VECM

adalah melakukan pengujian kointegrasi

antar variabel (minimal ada satu variabel

yang berkointegrasi) dan pengujian

hubungan kausalitas antar variabel, di

mana dalam penelitian ini digunakan

pengujian Kausalitas-Granger.

HASIL PENELITIAN DAN

PEMBAHASAN

Statistik Deskriptif

Berdasarkan hasil yang diperoleh

dengan melakukan pengujian statistik

deskriptif dapat diketahui karakteristik data

penelitian yang digunakan. Statistik

deskriptif untuk masing-masing variabel,

yaitu indeks harga saham gabungan

(IHSG), indeks harga konsumen (IHK),

jumlah yang yang beredar (M1), kurs

rupiah (KR), dan Indeks S&P 500

(ISP500) disajikan pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1. Statistik Deskriptif Variabel

Penelitian

Statistics

IHSG IHK M1 KR ISP

500

Mea

n

2.7124

E3

1.320

5E2

5.131

6E5

9.555

7E3

1.29

09E

3

Medi

an

2.5010

E3

1.310

0E2

4.811

8E5

9.295

5E3

1.28

92E

3

Mod

e

1.03E3a 110.0

8a

2.40E

5a

9480.

00

735.

09a

Std.

Devi

1.2104

6E3

1.366

79E1

1.919

43E5

8.006

80E2

2.12

572


37

Statistics

IHSG IHK M1 KR ISP

500

ation E2

Skew

ness

.213 .325 .413 1.708 -

.071

Std.

Error

of

Skew

ness

.233 .233 .233 .233 .233

Kurt

osis

-1.268 -.848 -.970 2.672 .342

Std.

Error

of

Kurt

osis

.461 .461 .461 .461 .461

Mini

mum

1029.6

1

110.0

8

2.40E

5

8508.

00

735.

09

Maxi

mum

5068.6

3

164.0

1

8.87E

5

1.22E

4

184

8.36

Sumber: data diolah

Pengujian Asumsi Klasik

Hasil pengujian asumsi klasik yang

disajikan pada bab ini merupakan hasil

pengujian asumsi klasik pada data (nilai)

variabel penelitian yang sebelumnya telah

dilakukan proses transformasi data dalam

bentuk first different (pembedaan pertama).

Hal ini dilakukan karena pada pengujian

asumsi klasik dengan menggunakan data

awal (mentah), hasil pengujian

menunjukkan bahwa model regresi

mengalami gejala autokorelasi. Adapun

hasil pengujian asumsi klasik lainnya,

menunjukkan bahwa model regresi

memiliki residual yang terdistribusi

normal, tidak mengalami gejala

multikolinearitas, dan tidak mengalami

gejala heteroskedastisitas.

Uji Normalitas

Pengujian normalitas bertujuan

untuk melihat apakah distribusi residual

dalam model regresi berdistribusi normal

atau tidak.

Tabel 4.2. Hasil Uji Normalitas

Ketera-

ngan

Nilai Z

Kolmo

gorov-

Smir-

nov

Signi-

fikan-

si

Hasil

Residual 0,792 0,557

Ter-

distri-

busi

Nor-

mal

Sumber: data diolah

Uji Multikoliniearitas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk

menguji apakah dalam model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel

bebas (independen).


38

Tabel 4.3. Hasil Uji Multikolinieritas

Menggunakan Nilai Tolerance dan VIF

Varia-

bel

Nilai

Tole-

rance

Nilai

VIF Hasil

DIHK 0,920 1,087

Tidak terdapat

gejala

multikolinearitas

DM1 0,986 1,015

Tidak terdapat

gejala

multikolinearitas

DKR 0,767 1,303

Tidak terdapat

gejala

multikolinearitas

DISP500 0,733 1,364

Tidak terdapat

gejala

multikolinearitas

Sumber: data diolah

Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji

apakah dalam model regresi terjadi

ketidaksamaan varian dari residual satu

pengamatan ke pengamatan lain. Model

regresi yang baik adalah jika tidak terjadi

heteroskedastisitas. Hasil pengujian

heteroskedastisitas terlihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Vari-

abel

t-

statis

tic

Signifik

ansi Hasil

DIHK 0,798 0,427

Tidak

terdapat

gejala

heteroskedast

isitas

DM1 0,083 0,934

Tidak

terdapat

gejala

heteroskedast

isitas

DKR 2,107 0,038

Terdapat

gejala

heteroskedast

isitas

DISP5

00

-

0,823 0,412

Tidak

terdapat

gejala

heteroskedast

isitas

Sumber: data diolah

Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan menguji

apakah dalam model regresi linier ada

korelasi antara kesalahan pengganggu pada

periode t dengan kesalahan pengganggu

pada periode t-1 (sebelumnya). Masalah

autokorelasi sering terjadi pada data runtut

waktu (time series). Model regresi yang


39

baik adalah model regresi yang bebas dari

masalah autokorelasi. Pengujian

autokorelasi pada penelitian ini

menggunakan uji Durbin Watson.

Tabel 4.5. Hasil Uji Autokorelasi

Du DW 4-du Hasil

1,76 1,861 2,24 Tidak terdapat

gejala

autokorelasi

Sumber : data diolah

Uji Hipotesis

Uji hipotesis dilakukan dengan

menggunakan model regresi berganda.

Model regresi linier berganda digunakan

untuk menguji pengaruh variabel

independen (lebih dari satu) terhadap

variabel dependen. Hasil pengujian

hipotesis dengan menggunakan model

regresi linier berganda ditunjukkan oleh

Tabel 4.6.

Tabel 4.6. Hasil Uji Hipotesis

Varia

bel

Koefis

ien

Nilai

t-

statis

tic

Signifik

ansi

DIHK

-1,416 -

0,61

5

0,540

DM1 0,000 - 0,885

0,14

6

DKR

-0,186 -

4,41

6

0,000

DISP

500

1,360 5,03

9 0,000

Sumber: data diolah

Hasil dari pengujian hipotesis pada

tabel 4.6 menunjukkan bahwa hanya

variabel kurs rupiah terhadap dollar (DKR)

dan Indeks S&P 500 (ISP500) yang

berpengaruh secara signifikan terhadap

pergerakan indeks harga saham gabungan

dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000

(< 0,05). Adapun secara spesifik,

berdasarkan tabel 4.6 terlihat bahwa

variabel kurs rupiah terhadap dollar

berpengaruh negatif terhadap pergerakan

indeks harga saham gabungan, sedangkan

variabel Indeks S&P 500 berpengaruh

positif terhadap pergerakan indeks harga

saham gabungan. Hasil ini menunjukkan

bahwa hipotesis variabel kurs rupiah

terhadap dollar dan variabel Indeks S&P

500 berpengaruh terhadap pergerakan

indeks harga saham gabungan diterima

(terdukung).

Sementara itu, variabel indeks

harga konsumen (sebagai proksi atas

inflasi) dan jumlah uang beredar

ditemukan tidak berpengaruh signifikan


40

terhadap pergerakan indeks harga saham

gabungan (signifikansi masing-masing

koefisien variabel > 0,05). Oleh sebab itu,

hipotesis yang menyatakan bahwa variabel

indeks harga konsumen (proksi atas inflasi)

dan jumlah uang beredar berpengaruh


gabungan tidak terdukung dalam penelitian

ini.

Terkait dengan isu mengenai

adanya indikasi regresi lancung atau semu

(spurious regression), maka dalam

penelitian ini dilakukan pengujian

kointegrasi dengan menggunakan

pengujian Johannsen dan pengujian

Engler-Granger. Adapun alasan

dilakukannya pengujian kointegrasi adalah

dikarenakan hasil pengujian model regresi

linier berganda dengan menggunakan data

awal (mentah) menghasilkan nilai R2 >

Nilai statistik DW, yaitu 0,971 > 0,670

yang menandakan adanya indikasi hasil

regresi merupakan regresi palsu (spurious

regression) (Granger dan Newold dalam

Nachrowi dan Usman (2006). Nachrowi

dan Usman (2006) menekankan bahwa

dalam membuat regresi, peneliti harus

berhati-hati terhadap regresi data time

series yang variabel terikat dan variabel

bebasnya tidak stasioner. Lebih lanjut,

Nachrowi dan Usman (2006) menjelaskan

bahwa bila regresi palsu diinterpretasikan

maka dikuatirkan hasil analisis akan salah

atau tidak sesuai dengan kenyataan

sesungguhnya. Adapun analisis yang keliru

dapat berakibat pada kesalahan terkait

dengan keputusan yang diambil yang pada

akhirnya dapat membuat kekeliruan dalam

proses pembuatan kebijakan dan

berdampak buruk bagi berbagai pihak.

Tabel 4.7. Hasil Uji Stasioneritas

Menggunakan Pengujian Augmented

Dickey-Fuller

Variab

el

Nilai t

hitung

Critical Value

1% 5% 10%

Level

IHSG -

0,7851

70

-

3,4925

23

-

2,8886

69

-

2,5813

13

IHK -

2,0531

42

-

3,4925

23

-

2,8886

69

-

2,5813

13

M1 0,5451

57

-

3,5006

69

-

2,8922

00

-

2,5831

92

KD -

0,8503

28

-

3,4925

23

-

2,8886

69

-

2,5813

13

ISP50

0

-

0,4331

61

-

3,4931

29

-

2,8889

32

-

2,5814

53

First

Differ

ent


41

DIHS

G

-

8,8518

41

-

3,4931

29

-

2,8889

32

-

2,5814

53

DIHK -

10,600

75

-

3,4931

29

-

2,8889

32

-

2,5814

53

DM1 -

2,1258

50

-

3,5006

69

-

2,8922

00

-

2,5831

92

DKD -

4,7688

64

-

3,4943

78

-

2,8894

74

-

2,5817

41

DISP5

00

-

8,2806

78

-

3,4931

29

-

2,8889

32

-

2,5814

53

Sumber: data diolah

Tabel 4.7 menunjukkan hasil

pengujian stasioneritas variabel-variabel

(independen dan dependen) dalam

penelitian, baik pada tingkat level maupun

diferensiasi pertama (first different).

Tabel 4.8. Hasil Uji Kointegrasi

Menggunakan Pengujian Engle-Granger

Varia

bel

Nilai t

hitung

Critical Value

1% 5% 10%

Level

Resid

01

-

4,6053

28

-

3,4925

23

-

2,8886

69

-

2,5813

13

Sumber: data diolah

Tabel 4.8 menunjukkan bahwa

dengan menggunakan pengujian Engle-

Granger, di mana terlihat bahwa residual

(dari hasil regresi liner berganda dengan

menggunakan data awal) stasioner pada

tingkat level. Hasil ini menunjukkan

bahwa terdapat hubungan kointegrasi antar

variabel-variabel dalam penelitian.


Menggunakan Pengujian Johannsen

Hyph

othes

ized

No.

Of

CE

(s)

Trac

e

Stati

stic

Critic

al

Value

(0,05

)

Pro

b.

Max-

Eigen

Statist

ic

Cri

tic

al

Val

ue

(0,

05)

Pr

ob

.

None 78,9

2025

69,81

889

0,00

79

41,57

579

33,

87

68

7

0,

00

50

At

most

1

37,3

4446

47,85

613

0,33

15

18,96

463

27,

58

43

4

0,

41

73

At

most

2

18,3

7983

29,79

707

0,53

82

11,24

897

21,

13

16

2

0,

62

25

At

most

3

7,13

0865

15,49

471

0,56

25

4,337

171

14,

26

46

0,

82

22


42

0

At

most

4

2,79

3694

3,841

466

0,09

46

2,793

694

3,8

41

46

6

0,

09

46

Sumber: data diolah

Berdasarkan hasil pengujian pada

tabel 4.9, dapat dilihat bahwa terdapat

setidaknya satu hubungan kointegrasi antar

variabel dalam penelitian. Hal ini terlihat

dari signifikannya nilai trace statistic

maupun max-eigen statistic (lebih kecil

dari 0,05) pada hipotesis alternatif terdapat

setidaknya satu hubungan kointegrasi antar

variabel dalam penelitian. Hasil pengujian

kointegrasi, baik dengan menggunakan

pengujian Engle-Granger maupun

Johannsen, menunjukkan bahwa terdapat

hubungan kointegrasi antar variabel dalam

penelitian. Adapun hasil ini menunjukkan

bahwa terdapat hubungan keseimbangan

jangka panjang antara variabel indeks

harga saham gabungan dengan variabel


beredar, kurs rupiah terhadap dollar, dan

Indeks S&P 500 sehingga hipotesis terkait

dengan adanya hubungan keseimbangan

jangka panjang antar variabel dalam

penelitian ini diterima.

Dikarenakan pengujian kointegrasi

menunjukkan adanya hubungan

keseimbangan jangka panjang antar

variabel dalam penelitian dan pengujian

stasioneritas menunjukkan bahwa pada

umumnya variabel-variabel dalam

penelitian stasioner pada bentuk

diferensiasi pertama, maka pengujian

hipotesis dengan menggunakan model

persamaan regresi linier berganda

dilakukan pada bentuk diferensiasi

pertama. Adapun hasil terkait dengan nilai

R2 dan DW dari model regresi liner

berganda (dalam bentuk diferensiasi

pertama) dalam penelitian ini disajikan

pada tabel 4.10.

Tabel 4.10. Model Summary Model

Regresi Linier Berganda (Menggunakan

Bentuk Diferensiasi Pertama)

R R2 Adjuste

d R2

Std.

Error of

the

Estimate

Durbi

n-

Watso

n

0,67

8

0,45

9 0,438

123,5110

0 1,861

Sumber: data diolah

Tabel 4.10 menunjukkan bahwa

variabel indeks harga konsumen, jumlah

uang yang beredar, kurs rupiah terhadap

dollar, dan Indeks S&P 500 mampu

menjelaskan variabilitas pergerakan indeks

harga saham gabungan sebesar 45,9%.

Adapun 54,1% dari variabilitas pergerakan

indeks harga saham gabungan dijelaskan


43

oleh variabel lainnya yang tidak

dimasukkan dalam penelitian ini. Adapun

nilai R2 < nilai statistik DW, yaitu 0,459 <

1,861, mengindikasikan bahwa hasil

regresi linier berganda dalam penelitian ini

bukan merupakan regresi palsu (spurious

regression) (Granger dan Newold dalam

Nachrowi dan Usman, 2006).

Pengujian selanjutnya adalah

pengujian Error Correction Model (ECM),

yaitu teknik untuk mengoreksi

ketidakseimbangan (disekuilibrium) jangka

pendek menuju pada keseimbangan jangka

panjang. Tabel 4.11 menunjukkan hasil

pengujian ECM.

Tabel 4.11. Hasil Uji Error Correction

Model

Variab

le

Coeffici

ent

Standa

rd

Error

t-

statisti

c

Prob

.

DIHK -

0,98494

3

2,2727

24

-

0,4333

76

0,66

57

DM1 0,00042

1

0,0007

36

0,5719

74

0,56

86

DKR -

0,21519

2

0,0435

91

-

4,9365

80

0,00

00

DISP5

00

1,30781

7

0,2663

04

4,9109

91

0,00

00

Resid0 - 0,0630 - 0,03

1(-1) 0,13514

3

70 2,1427

39

45

Sumber: data diolah

Berdasarkan pengujian ECM pada

tabel 4.11, disimpulkan bahwa model

koreksi kesalahan (ECM) yang digunakan

sudah valid (Winarno, 2011) karena nilai

statistik t untuk koefisien residual cukup

tinggi (di atas 2) dan nilai Prob < 0,05.

Pengujian selanjutnya adalah

menggunakan pengujian VECM untuk

melihat adanya kemungkinan hubungan

kausalitas antara variabel dependen (indeks

harga saham gabungan) dan variabel

independen (indeks harga konsumen,

jumlah uang yang beredar, kurs rupiah

terhadap dollar, dan Indeks S&P 500).

Adapun pengujian VAR maupun VECM

mensyaratkan adanya pengujian kausalitas

(menggunakan uji kausalitas granger) dan

pengujian kointegrasi. Tabel 4.12

menyajikan data terkait pengujian

kausalitas dengan menggunakan uji

kausalitas Granger.


44

Tabel 4.12. Hasil Pengujian Kausalitas

Granger

Null Hypothesis: Obs

F-

Stati

stic

Prob.

IHK does not Granger

Cause IHSG 102

3.5

981

1

0.005

1

IHSG does not Granger

Cause IHK

1.3

866

7

0.236

7

M1 does not Granger

Cause IHSG 102

1.2

172

9

0.307

4


Cause M1

3.4

850

9

0.006

3

KR does not Granger

Cause IHSG 102

0.2

476

5

0.940

0


Cause KR

1.5

188

6

0.191

7

ISP500 does not

Granger Cause IHSG 102

0.5

531

4

0.735

5


Cause ISP500

1.4

353

7

0.219

1

M1 does not Granger

Cause IHK 102

1.8

926

4

0.103

3

IHK does not Granger Cause

M1

1.0

206

4

0.410

3

KR does not Granger

Cause IHK 102

0.3

827

8

0.859

4


KR

10.

461

3

6.E-

08

ISP500 does not

Granger Cause IHK 102

1.4

072

6

0.229

1


ISP500

3.6

086

9

0.005

0

KR does not Granger

Cause M1 102

1.1

229

2

0.353

9

M1 does not Granger Cause

KR

3.1

628

9

0.011

2

ISP500 does not

Granger Cause M1 102

1.4

901

6

0.200

8

M1 does not Granger Cause

ISP500

0.8

907

7

0.490

8


45

ISP500 does not

Granger Cause KR 102

0.8

117

2

0.544

3

KR does not Granger Cause

ISP500

0.7

874

8

0.561

4

Sumber: data diolah

Hasil pengujian Tabel 4.12

menunjukkan bahwa hubungan antara

variabel independen (variabel

makroekonomi) dan variabel dependen

(variabel IHSG) relatif menunjukkan

hubungan satu arah. Adapun pengujian

selanjutnya, yaitu pengujian untuk

menentukan panjang lag optimal yang

akan digunakan dalam pengujian

kointegrasi dan pengujian dengan VECM.

Tabel 4.13 menunjukkan hasil pengujian

panjang lag optimal. Berdasarkan hasil

pengujian pada tabel 4.13, terlihat bahwa

pemilihan lag paling optimal adalah lag 5

dengan menggunakan basis nilai adjusted

R2, akaike AIC, schwarz SC.

Tabel 4.1. Hasil Pengujian Pemilihan Lag

Optimal Menggunakan VAR

L

a

g

Krit

eria

D(I

HS

G)

D(I

HK)

D(

M1)

D(K

R)

D(IS

P50

0)

2 Adj

uste

-

0.03

-

0.02

0.1

593

0.0

861

-

0.01

d

R2

999

3

979

7

62 75 7531

Aka

ike

AI

C

13.

203

49

6.3

673

88

22.

274

56

14.

428

73

10.8

6854

Sch

war

z

SC

13.

481

52

6.6

454

22

22.

552

59

14.

706

76

11.1

4657

3

Adj

uste

d

R2

0.0

750

58

-

0.02

295

0

0.1

784

60

0.1

598

09

0.07

6763

Aka

ike

AI

C

13.

135

39

6.4

121

51

22.

299

98

14.

395

79

10.8

1951

Sch

war

z

SC

13.

542

22

6.8

189

80

22.

706

80

14.

802

62

11.2

2634

4

Adj

uste

d

R2

0.1

883

19

-

0.01

110

5

0.1

595

30

0.3

083

04

0.19

9895

Aka

ike

AI

C

13.

053

38

6.4

493

79

22.

371

63

14.

249

27

10.7

2245

Sch

war

13.

590

6.9

865

22.

908

14.

786

11.2

5963


46

z

SC

55 57 81 45

5

Adj

uste

d

R2

0.1

904

90

0.1

325

28

0.2

581

05

0.4

348

73

0.16

0460

Aka

ike

AI

C

13.

096

36

6.3

417

81

22.

289

93

14.

089

49

10.8

1607

Sch

war

z

SC

13.

765

47

7.0

108

91

22.

959

04

14.

758

60

11.4

8518

Sumber: data diolah

Langkah selanjutnya adalah

melakukan pengujian kointegrasi dengan

menggunakan pengujian Johannsen. Tabel

4.14 menunjukkan hasil pengujian

kointegrasi.


Menggunakan Pengujian Johannsen

Hyph

othes

ized

No.

Of

CE

(s)

Tr

ace

Sta

tist

ic

Criti

cal

Valu

e

(0,0

5)

Pr

ob.

Max

-

Eige

n

Stati

stic

Cri

tic

al

Va

lue

(0,

05)

Pro

b.

None 10 60.0 0. 43.8 30 0.0

2.3

96

9

6141 00

00

1973 .43

96

1

006

At

most

1

58

.57

71

5

40.1

7493

0.

00

03

34.6

7169

24

.15

92

1

0.0

013

At

most

2

23

.90

54

5

24.2

7596

0.

05

56

13.0

9660

17

.79

73

0

0.2

217

At

most

3

10

.80

88

5

12.3

2090

0.

08

84

8.40

1168

11

.22

48

0

0.1

504

At

most

4

2.

40

76

85

4.12

9906

0.

14

26

2.40

7685

4.

12

99

06

0.1

426

Sumber: data diolah

Berdasarkan hasil pengujian pada

tabel 4.14 diperoleh kesimpulan bahwa

terdapat dua hubungan kointegrasi antar

variabel dalam penelitian. Nilai trace

statistic dan max-eigen statistic memiliki

probabilitas kurang dari 0,05 yang berarti

hipotesis nol yang menyatakan tidak ada

kointegrasi ditolak atau hipotesis alternatif

yang menyatakan terdapat kointegrasi

tidak dapat ditolak. Dengan demikian, hasil

pengujian kointegrasi menunjukkan bahwa

di antara pergerakan indeks harga saham


47

gabungan, indeks harga konsumen, jumlah

uang yang beredar, kurs rupiah terhadap

dollar, dan Indeks S&P 500, memiliki

hubungan stabilitas atau keseimbangan dan

kesamaan pergerakan dalam jangka

panjang.

Tabel 4.15. Hubungan Kausal Antara

IHSG, Indeks Harga Konsumen, Jumlah

Uang yang Beredar (M1), Kurs Rupiah,

dan Indeks S&P 500 Dengan

Menggunakan Model VECM (Data

Diferensiasi Pertama)

Panel A: Pengaruh Variabel

Makroekonomi pada DIHSG

Lag

(n)

Variabel Independen

DI

HS

Gt-

n

DIH

Kt-n

DM

1t-n

DK

Dt-

n

DISP50

0t-n

1 0.

59

20

70

(0.

37

88

9)

[

1.5

62

65]

-

28.4

4007

(8.3

4430

)

[-

3.40

832]

-

0.00

8102

(0.0

0217

)

[-

3.73

813]

0.

44

79

38

(0.

13

17

1)

[

3.4

01

02]

0.44107

9

(0.6277

1)

[

0.70268

]

2 0. - - 0. 1.10794

38

86

02

(0.

33

87

0)

[

1.1

47

35]

21.7

3000

(7.9

2277

)

[-

2.74

273]

0.00

6964

(0.0

0204

)

[-

3.40

595]

35

56

26

(0.

12

45

2)

[

2.8

56

08]

3

(0.6281

1)

[

1.76393

]

3 0.

81

90

80

(0.

29

79

4)

[

2.7

49

10]

-

9.61

2405

(7.3

2497

)

[-

1.31

228]

-

0.00

3976

(0.0

0179

)

[-

2.21

917]

0.

23

93

68

(0.

11

12

1)

[

2.1

52

36]

0.05142

5

(0.6165

2)

[

0.08341

]

4 0.

48

06

34

(0.

24

70

9)

[

1.9

4.01

3352

(6.4

6924

)

[

0.62

037]

-

0.00

0921

(0.0

0138

)

[-

0.66

716]

0.

05

91

31

(0.

09

14

7)

[

0.6

-

0.18740

7

(0.5856

2)

[-

0.32002

]


48

45

14]

46

42]

5 0.

25

81

33

(0.

18

56

9)

[

1.3

90

15]

1.47

6289

(4.1

8643

)

[

0.35

264]

-

0.00

0978

(0.0

0099

)

[-

0.99

097]

0.

03

12

64

(0.

06

55

3)

[

0.4

77

11]

0.07987

7

(0.4887

4)

[

0.16344

]

Panel B: Pengaruh DIHSG pada Variabel

Makroekonomi

Variabel Dependen

DI

HS

Gt

DIH

Kt

DM

1t

DK

Dt

DISP50

0t

DIH

SGt-

1

0.

59

20

70

(0.

37

88

9)

[

1.5

62

65]

-

0.01

9149

(0.0

1320

)

[-

1.45

040]

-

77.8

6543

(39.

5019

)

[-

1.97

118]

0.

08

82

53

(0.

58

09

7)

[

0.1

51

91]

0.01373

5

(0.1182

7)

[

0.11614

]

DIH

SGt-

2

0.

38

86

02

(0.

33

87

0)

[

1.1

47

35]

-

0.00

9600

(0.0

1180

)

[-

0.81

347]

-

45.0

9150

(35.

3114

)

[-

1.27

697]

0.

12

49

02

(0.

51

93

4)

[

0.2

40

50]

-

0.00639

3

(0.1057

2)

[-

0.06047

]

DIH

SGt-

3

0.

81

90

80

(0.

29

79

4)

[

2.7

49

10]

0.00

2350

(0.0

1038

)

[

0.22

637]

-

37.1

2795

(31.

0628

)

[-

1.19

526]

-

0.2

30

24

0

(0.

45

68

5)

[-

0.5

03

97]

0.05901

6

(0.0930

0)

[

0.63458

]

DIH

SGt-

4

0.

48

06

34

(0.

24

70

9)

0.00

0117

(0.0

0861

)

[

0.01

363]

-

38.2

1061

(25.

7613

)

[-

1.48

-

0.1

02

57

8

(0.

37

88

0.02257

2

(0.0771

3)

[

0.29266

]


49

[

1.9

45

14]

326] 8)

[-

0.2

70

74]

DIH

SGt-

5

0.

25

81

33

(0.

18

56

9)

[

1.3

90

15]

0.00

1382

(0.0

0647

)

[

0.21

358]

20.8

9738

(19.

3592

)

[

1.07

946]

-

0.0

69

67

7

(0.

28

47

2)

[-

0.2

44

72]

0.00659

1

(0.0579

6)

[

0.11371

]

Sumber: data diolah

Analisis dan Pembahasan

Hasil pengujian hipotesis

menunjukkan bahwa variabel kurs rupiah

terhadap dollar berpengaruh negatif (secara

signifikan) terhadap pergerakan indeks

harga saham gabungan. Adapun tanda

negatif pada koefisien menunjukkan bahwa

apabila nilai kurs rupiah terhadap dollar

mengalami peningkatan (melemah atau

depresiasi) maka akan menyebabkan

penurunan pada indeks harga saham

gabungan. Sebaliknya, penurunan nilai

kurs rupiah terhadap dollar (menguat atau

apresiasi) maka akan menyebabkan

peningkatan pada indeks harga saham

gabungan. Namun, secara teoritis

(konseptual), dapat dikatakan bahwa

apresiasi mata uang suatu negara akan

berpengaruh positif pada pergerakan

indeks harga saham gabungan di pasar

modal negara tersebut, dan begitupun

untuk kondisi sebaliknya. Hal ini sejalan

dengan sebagian besar hasil penelitian

(misal: Abugri, 2008; Muradoglu et. al.,

2001; Acikalin et. al., 2008; serta Maysami

et.al. 2004) yang pada umumnya

menemukan bukti empiris bahwa apresiasi

(depresiasi) nilai tukar mata uang

(exchange rate) meningkatkan

(menurunkan) indeks harga saham.

Adapun penjelasan lebih lanjut atas hasil

pengujian ini adalah terkait dengan

argumen yang dikemukakan oleh Maysami

et. al. (2004) yang menyatakan bahwa

dampak nilai tukar mata uang (exchange

rate) pada kondisi ekonomi tergantung

pada tingkat perdagangan internasional dan

keseimbangan transaksi perdagangan suatu

negara atau dengan kata lain hubungan

nilai tukar mata uang (exchange rate)

dengan indeks harga saham akan

tergantung pada dominasi relatif dari

tingkat ekspor dan tingkat impor suatu

negara.

Faktor dari luar negara seperti

Indeks S&P 500 terbukti berpengaruh


50

positif terhadap pergerakan indeks harga

saham gabungan. Hasil ini sejalan dengan

pendapat Acikalin et. al. (2008) yang

menyatakan bahwa sebagian besar

penelitian mengungkapkan bahwa variabel

global lebih konsisten pengaruhnya

terhadap return saham di pasar modal

dibandingkan variabel makroekonomi

domestik (lokal). Hasil penelitian Abugri

(2008) yang memberikan bukti empiris

bahwa variabel suku bunga treassury bill

dan MSCI World Index (sebagai proksi

atas variabel global) merupakan variabel

yang paling konsisten (arah dan

signifikansi koefisien) mempengaruhi

return pasar modal.

Variabel indeks harga konsumen

(IHK) dan variabel jumlah uang yang

beredar (M1) tidak berpengaruh signifikan


gabungan. Hasil ini menunjukkan bahwa

variabel makro (internal atau lokal) di

Indonesia relatif tidak berpengaruh


gabungan

Secara umum, hasil penelitian

dengan menggunakan regresi linier

berganda dengan pendekatan OLS berbeda

dengan hasil penelitian menggunakan

model pendekatan VECM. Hasil penelitian

dengan regresi linier berganda (OLS)

menunjukkan bahwa variabel kurs rupiah

terhadap dollar berpengaruh negatif

terhadap indeks harga saham gabungan,

sedangkan variabel Indeks S&P 500

berpengaruh positif terhadap indeks harga

saham gabungan. Sementara itu, hasil

penelitian dengan menggunakan VECM

menunjukkan bahwa variabel perubahan

indeks harga konsumen dan variabel

perubahan jumlah uang yang beredar

berpengaruh negatif terhadap perubahan

indeks harga saham gabungan, sedangkan

variabel perubahan kurs rupiah terhadap

dollar berpengaruh positif terhadap

perubahan indeks harga saham gabungan.

Pengujian VECM menunjukkan hasil yang

berbeda karena pengujian ini melibatkan

pengaruh lag dan kemungkinan adanya

hubungan dua arah antara variabel

independen dan variabel dependen.

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Berdasarkan hasil analisis dan

pembahasan yang telah dikemukakan

sebelumnya, dengan menggunakan data

variabel-variabel makroekonomi selama

periode Januari 2005 – Desember 2013,

maka dapat ditarik beberapa kesimpulan

sebagai berikut:

1. Pengujian dengan menggunakan

model regresi linier berganda degan

pendekatan OLS, memperoleh hasil

sebagai berikut:

Hanya variabel kurs dupiah


51

terhadap dollar (negatif) dan

Indeks S&P500 (positif) yang

berpengaruh signifikan terhadap

pergerakan indeks harga saham

gabungan. Hal ini menunjukkan

bahwa variabel eksternal (kondisi

perekonomian di luar negeri)

memiliki pengaruh yang lebih

dominan terhadap pergerakan

indeks harga saham gabungan.

Hasil ini memperkuat argumen

Gunasekarage et.al. (2004) yang

menyatakan bahwa variabel

makro eksternal cenderung lebih

berpengaruh terhadap pergerakan

indeks harga saham gabungan

dibandingkan dengan variabel

makro internal (di dalam suatu

negara).

2. Hubungan antara variabel

makroekonomi (indeks harga

konsumen, jumlah uang beredar, kurs

rupiah terhadap dollar, dan Indeks

S&P 500) dan variabel indeks harga

saham gabungan adalah hubungan satu

arah di mana variabel makroekonomi

(indeks harga konsumen, jumlah uang

beredar, kurs rupiah terhadap dollar,

dan Indeks S&P 500) berpengaruh

terhadap variabel indeks harga saham

gabungan, namun tidak sebaliknya.

Hasil ini menunjukkan bahwa pasar

modal di Indonesia belum mampu

menggerakan perekonomian

Indonesia.

3. Terdapat hubungan keseimbangan

jangka panjang antara variabel

makroekonomi (indeks harga

konsumen, jumlah uang beredar, kurs

rupiah terhadap dollar, dan Indeks

S&P 500) dan variabel indeks harga

saham gabungan.

Saran

Berdasarkan keterbatasan yang

dialami dalam penelitian ini, maka berikut

ini beberapa hal yang dipertimbangkan

dapat berguna bagi penelitian selanjutnya:

1. Penelitian selanjutnya dapat

menggunakan variabel suku bunga

Bank Indonesia yang diperkirakan

memiliki pengaruh yang lebih

signifikan pada pergerakan indeks

harga saham gabungan di Bursa Efek

Indonesia. Secara teoritis, suku bunga

berpengaruh negatif terhadap indeks

harga saham gabungan di pasar modal.

Peningkatan suku bunga akan

meningkatkan rate of return yang

diisyaratkan oleh investor sehingga

harga saham akan cenderung

mengalami penurunan (teori penilaian

nilai perusahaan).


mempertimbangkan kemungkinan

adanya efek periode waktu pada hasil


52

penelitian. Sebagai contoh, di antara

periode 2008 dan 2009 terdapat pola

yang cukup signifikan pada

pergerakan kurs rupiah terhadap dollar

yang mengalami deperesiasi cukup

signifikan serta Indeks S$P 500 yang

mengalami penurunan yang cukup

signifikan. Hal ini disebabkan karena

adanya krisis global yang di alami

oleh negara-negara di Amerika

Serikat, Eropa, dan Asia. Terkait

dengan hal ini, penelitian selanjutnya

dapat mempertimbangkan efek waktu

dalam pengujian dengan menggunakan

pengujian Chow ( Chow Test)

(Ghozali, 2011).


menggunakan lingkup penelitian yang

lebih luas, yaitu melibatkan beberapa

negara untuk melihat apakah terdapat

perbedaan yang signifikan antara

hubungan variabel makroekonomi

dengan indeks harga saham gabungan

pada masing-masing negara, sehingga

diperoleh kesimpulan yang lebih baik

lagi.

DAFTAR PUSTAKA

Abugri, B.A., 2008, Empirical relationship

between macroeconomic volatility

and stock returns: Evidence from

Latin American Markets,

International Review of Financial

Analysis, No. 17 pp. 396-410.

Acikalin, S., Aktas, R., Unal, S., 2008,

Relationships Between Stock

Markets and Macroeconomic

Variables: An Empirical Analysis

of The Istanbul Stock Exchange,

Investment Management and

Financial Innovations, Vol. 5 No.1.

Bekhet, H.A. dan Matar, A., 2013, Co-

integration and causality analysis

between stock market prices and

their determinates in Jordan,

Economic Modelling, No. 35 pp.

508 – 514.

Du, Ding, 2006, Monetary Policy, Stock

Returns, and Inflation, Journal of

Economics and Business, Vol. 58,

pp. 36–54.

Flannery, M.J. dan Protopapadakis, A.A.,

2002, Macroeconomic Factors Do

Influence Aggregate Stock Returns,

The Review of Financial Studies,

Vol. 15, No.3: 751-782.

Gan, C. et.al., 2006, Macroeconomic

Variables and Stock Market

Interactions: New Zealand

Evidence, Investment Management

and Financial Innovations, Vol. 3:

89-101.

Gunasekarage, A. et.al., 2004,

Macroeconomic Influence on the

Stock Market: Evidence From an


53

Emerging Market in South Asia,

Journal of Emerging Market

Finance, 3: 285-304.

Hosseini, S.M., Ahmad, Z., Lai, Y.W.,

2011, The Role of Macroenomic

Variables on Stock Market Index in

China and India, International

Journal of Economics and Finance,

Vol. 3 No. 6 pp. 233-243.

Ibrahim, M.H., 2002, Volatility

Intereactions Between Stock

Returns and Macroeconomic

Variables: Malaysian Evidence,

Savings and Development, Vol. 26

No. 2, pp. 183-195.

Kuok, P. and Chu, K., 2011, Relationship

Between Macroeconomic Variables

and Net Asset Values (NAV) of

Equity Funds: Cointegration

Evidence and Vector Error

Correction Model of The Hong

Kong Mandatory Provident Funds

(MPFs), Journal of International

Financial Markets, Institutions, &

Money, Vol. 21, pp. 792-810.

Maysami, R.C., Howe, L.C., Hamzah,

M.A., 2004, Relationship between

Macroeconomic Variables and

Stock Market Indices:

Cointegration Evidence From Stock

Exchange of Singapore’s All-s

Sector Indices, Jurnal Pengurusan,

Vol. 24, pp. 47-77.

Muradoglu, G., Metin, K., Argac, R., 2001,

Is There a Long Run Relationship

Between Stock Returns and

Monetary Variables: Evidence

From An Emerging Market,

Applied Financial Economics, No.

11 pp. 641-649.

Nachrowi, N.D. dan Usman, H., 2006,

Pendekatan Populer dan Praktis

Ekonometrika untuk Analisis

Ekonomi dan Keuangan, Jakarta:

Fakultas Ekonomi Universitas

Indonesia.

Nugroho, H., 2008, Analisis Pengaruh

Inflasi, Suku Bunga, Kurs, dan

Jumlah Uang Beredar Terhadap

Indeks LQ45 (Studi Kasus pada

BEI Periode 2002-2007), Tesis

Program Studi Magister

Manajemen Universitas

Diponegoro.

Tim Studi Badan Pengawas Pasar Modal

dan Lembaga Keuangan, 2008,

Analisis Hubungan Kointegrasi dan

Kausalitas Serta Hubungan

Dinamis Antara Aliran Modal

Asing, Perubahan Nilai Tukar, dan

Pergerakan IHSG di Pasar Modal

Indonesia,

http://www.bapepam.go.id/pasar_m

odal/publikasi_pm/kajian_pm/studi

-2008/Aliran_Dana_Asing.pdf


54

Witjaksono, A.A., 2010, Analisis

Pengaruh Tingkat Suku Bunga SBI,

Harga Minyak Dunia, Harga Emas

Dunia, Kurs Rupiah, Indeks Nikkei

225, dan Indeks Dow Jones

terhadap IHSG (Studi Kasus pada

IHSG di BEI Selama Periode 2000-

2009), Tesis Program Studi

Magister Manajemen Universitas

Diponegoro.

jurnal nominal / volume iii nomor 2 / tahun 2014 … · · 2015-10-16nilai sekarang (present...

Documents